孤立詞語(yǔ)音識(shí)別芯片中特征提取的算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近二十年來(lái)，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)取得顯著進(jìn)步，開(kāi)始從實(shí)驗(yàn)室走向市場(chǎng)，并出現(xiàn)了一些商用語(yǔ)音識(shí)別軟件，例如IBM中文語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)ViaVoice。但專(zhuān)用語(yǔ)音識(shí)別芯片的研究和開(kāi)發(fā)還較少，這極大影響了語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的使用和推廣。論文研究?jī)?nèi)容主要應(yīng)用于小詞匯量、非特定人、孤立詞的漢語(yǔ)語(yǔ)音識(shí)別芯片。
　　論文深入分析了語(yǔ)音識(shí)別中預(yù)處理和特征參數(shù)的提取過(guò)程，并在各類(lèi)算法上進(jìn)行了優(yōu)化，采用了適應(yīng)于本課題語(yǔ)音信號(hào)特點(diǎn)的兩N點(diǎn)實(shí)序列快速傅里葉變換方法，比分離的

2、快速傅里葉變換節(jié)省了46％的運(yùn)算操作。在特征提取過(guò)程中，考慮到人耳對(duì)不同頻率的語(yǔ)音具有不同的感知能力，采用梅爾頻率濾波器組提取梅爾頻率倒譜系數(shù)。另外，論文還研究了影響語(yǔ)音識(shí)別性能的環(huán)境變化因素，并重點(diǎn)分析了抑制通道畸變的倒譜歸正法。論文深入研究了語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法和語(yǔ)音激活檢測(cè)算法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)該算法進(jìn)行了閾值適應(yīng)性改進(jìn)，改進(jìn)的聯(lián)合語(yǔ)音激活檢測(cè)以短時(shí)能量和短時(shí)過(guò)零率為語(yǔ)音檢測(cè)特征的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法，具有良好抗噪音性能。實(shí)驗(yàn)證明，該算法計(jì)算

3、簡(jiǎn)便、準(zhǔn)確率高，能夠較好地適用于語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中孤立句子的檢測(cè)，避免了傳統(tǒng)算法中僅適用于較短孤立詞的缺點(diǎn)。
　　論文完成了預(yù)處理和特征提取算法的浮點(diǎn)C、定點(diǎn)C和嵌入式匯編代碼實(shí)現(xiàn)及接口模塊的ASIC設(shè)計(jì)。論文在算法的C代碼實(shí)現(xiàn)中，設(shè)計(jì)了特殊函數(shù)的定點(diǎn)實(shí)現(xiàn)以平衡空間和時(shí)間的折衷。論文在匯編代碼的實(shí)現(xiàn)中，采用嵌入內(nèi)核的特點(diǎn)，減少指令代碼、平衡指令存儲(chǔ)、系數(shù)存儲(chǔ)和執(zhí)行效率。最后，論文將匯編生成的二進(jìn)制代碼及接口模塊和DSP核的代碼在Spa